Soil fauna-microbial interactions shifts fungal and bacterial communities under a contamination disturbance
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine whether the soil faunal-microbial interaction complexity (SFMIC) is a significant factor influencing the soil microbial communities and the willow growth in the context of PAH contamination. The SFMIC treatment had eight levels: just the microbial community, or the microbial community with nematodes, springtails, earthworms and all the possible combinations. SFMIC affected the height and biomass of willows after eight weeks or growth. SFMIC affected the structure and the composition of the bacterial, archaeal and fungal communities, with significant effects of SFMIC on the relative abundance of fungal genera such as Sphaerosporella, a known willow symbiont during phytoremediation, and bacterial phyla such as Actinobacteriota, containing many polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH) degraders. These SFMIC effects on microbial communities were not clearly reflected in the community structure and abundance of PAH degraders, even though some degraders related to Actinobacteriota and the diversity of Gram-negative degraders were affected by the SFMIC treatments. Over 95% of PAH was degraded in all pots at the end of the experiment. Overall, our results suggest that, under our experimental conditions, SFMIC changes willow phytoremediation outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».